Scenario analysis is a qualitative

Scenario analysis is a qualitative tool for strategic policy analy- sis that enables researchers and policymakers to support decision making, and a systemic analysis of the main determinants of a business or sector (Zanoli et al. 2012). Table 2 shows the parameter values for the nine scenarios performed on the developed system dynamics model. The shaded cells represent the differences in the input parameters from the previous scenario. SC1 is the initial scenario in which the initial amount of the subsidy provided is 2000, i.e. that there are sufficient resources provided by subsidy to support 2000 organic farms. Fig. 5 shows the results of the nine different simulation scenar- ios for the time of 120 months beyond the year 2010 up to 2020. It is almost certain that the parameters will not remain constant for such a long period; however, the longer simulation run provides a more evident system response. One of the more noteworthy find- ings is that the system is sensitive to changes in demand. In Sce- narios 7 and 8, in which the population is changed by just 100,000, the conversion to organic farming could be jeopardized due to an increased demand. The ‘‘Promotion factor’’ represents the policy for promoting or- ganic farming and self-organizational resources. This would mean the development of organic-farming marketing, production, etc., which would contribute to better demand. This value is initially set to 0.8, which means that each new organic farm raises the re- sources (not only financial) for 0.8 additional organic farms by add- ing, e.g. to the better development of organic marketing and production. ‘‘Delay’’ represents the number of months needed in order to distribute the effect of the additional support resources into the system. We consider initially that this delay is 12 months. Fig. 5 marks the response of the first scenario, SC1. ‘‘Coefficient of food demand’’ represents the proportion by which the country should be self-sufficient regarding food supply. This factor deter- mines the food demand of 1.3 would, for example, mean that the desired food production should be 30% higher than normal produc- tion (producing food for the entire population). The coefficient of self-supply determines the demand, which also depends on the whole production of the agricultural sector. Here, it is important that in the case of higher prices, food production capacity would play a key role and influence the possible negative transitions (back to conventional farming). The population is considered to be 2.01 million, which determines the food demand. If one com- pares Scenario 1 to Scenarios 2 and 3, in which the subsidies are raised to 3000 and 4000, more intensive conversion rates are ob- served. However, the observed number of organic farms is still far from that desired, meaning that subsidies alone would probably not be enough to achieve greater conversion intensity. In the sce- nario SC4, the impact of decreasing the ‘‘Coefficient of food de- mand’’ is considered. SC4 represents the influence of the food demand decreasing, which influences the prices and positively influences conversion. This is due to the fact that the price of con- ventional food would decrease, resulting in increased motivation for conversion to organic farming. If one decreases ‘‘Coefficient of food demand’’, the demand/supply delay ratio would be better, influencing a greater demand for organic farming products. This would in turn compensate for the lower ‘‘Subsidies’’ and provide the highest conversion so far. The SC4 gives the best results regard- ing the response of the system and the limit value of the organic farms, which is approximately 17,000. This would mean that the right political choice would be to increase demand for organic farming products by lowering the self-supply and providing a lar- ger amount of subsidy. However, this could be risky in the event of higher food prices. SC5 is the same as scenario SC4, but with de- creased subsidies and an increased delay in the self organization of resources, which is here set to 48 months. This is more realistic because the establishment of self-supporting resources takes time. The consequence is that the increase in the number of farms is much slower. This means that it is extremely important to quickly establish self-support resources for organic farming in order to achieve a rapid conversion rate. In order to analyze the influence of the delay, SC6 considers a decrease in the delay of supporting ac- tions from 48 (SC5) to 24 (SC6); a higher conversion rate to organic farming is then observed. SC6 shows the impact of lowering the delay in establishing self-support resources as giving a much better response.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์สถานการณ์เป็นเครื่องมือเชิงคุณภาพสำหรับนโยบายกลยุทธ์เอาใว้-sis ที่ช่วยให้นักวิจัยและผู้กำหนดนโยบายเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ และการวิเคราะห์ระบบของดีเทอร์มิแนนต์หลักทางธุรกิจหรือภาค (Zanoli et al. 2012) ตารางที่ 2 แสดงค่าพารามิเตอร์สำหรับสถานการณ์เก้าที่ดำเนินการบนแบบ dynamics ระบบที่พัฒนาขึ้น เซลล์สีเทาแสดงถึงความแตกต่างจากสถานการณ์สมมติก่อนหน้าในพารามิเตอร์ป้อนเข้า SC1 เป็นสถานการณ์สมมติเริ่มต้นที่ยอดเงินเริ่มต้นของเงินอุดหนุนให้เป็น 2000 เช่นว่า มีทรัพยากรเพียงพอโดยเงินอุดหนุนเพื่อสนับสนุนเกษตรอินทรีย์ 2000 รูป 5 แสดงผลของเก้าจำลองต่าง ๆ scenar-ios ครั้งเดือน 120 กว่าปี 2010 ถึง 2020 มันเป็นเกือบแน่นอนว่า พารามิเตอร์จะยังคงคงดังกล่าวเป็นระยะเวลานาน อย่างไรก็ตาม การจำลองอีกต่อไปที่เรียกใช้ให้การตอบสนองของระบบที่ชัดเจนมากขึ้น พูดคุยระหว่างสำคัญมากค้นหาอย่างใดอย่างหนึ่งคือว่า ระบบมีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงในความต้องการ ใน Sce-narios 7 และ 8 ในซึ่งประชากรมีการเปลี่ยนแปลงโดย เพียง 100,000 การแปลงเกษตรอินทรีย์อาจได้รับอันตรายเนื่องจากความต้องการเพิ่มขึ้น ''ตัวโปรโมชั่น '' แสดงถึงนโยบายการส่งเสริมการเกษตร หรือ ganic และ self-organizational ทรัพยากร นี้จะหมายถึง การพัฒนาตลาดเกษตรอินทรีย์ การผลิต ฯลฯ ซึ่งจะทำให้ความต้องการดีกว่า เริ่มมีตั้งค่านี้ไป 0.8 ซึ่งหมายความ ว่า แต่ละฟาร์มอินทรีย์ใหม่ยก re-แหล่ง (ไม่เฉพาะเงิน) เกษตรอินทรีย์เพิ่มเติม 0.8 โดยเพิ่ม-ing เช่นการพัฒนาตลาดเกษตรอินทรีย์และการผลิตดีขึ้น เลื่อน ''เวลา '' แทนจำนวนเดือนที่จำเป็นเพื่อกระจายผลของทรัพยากรเพิ่มเติมเข้าในระบบ เราพิจารณาในเบื้องต้นว่าการหน่วงเวลานี้ 12 เดือน รูปที่ 5 เครื่องหมายการตอบสนองของสถานการณ์สมมติแรก SC1 ''ค่าสัมประสิทธิ์ของความต้องการอาหาร '' แสดงถึงสัดส่วนที่ประเทศควรจะพอเพียงเกี่ยวกับการจัดหาอาหาร นี้ปัจจัยที่เป็นอุปสรรคเหมืองแร่จะต้องการอาหารของ 1.3 เช่น หมายความ ว่า การผลิตอาหารที่ต้องการควรจะสูงกว่าปกติต้นทางการค้า (ผลิตอาหารสำหรับประชากรทั้งหมด) 30% ค่าสัมประสิทธิ์ของตนเองจัดกำหนดความต้องการ ซึ่งยัง ขึ้นกับการผลิตทั้งภาคเกษตร ที่นี่ มันเป็นสิ่งสำคัญที่ในกรณีที่ราคาที่สูงขึ้น กำลังการผลิตอาหารจะมีบทบาทสำคัญ และมีอิทธิพลต่อการเปลี่ยนเชิงลบเป็นไปได้ (กลับไปเลี้ยงแบบเดิม) ประชากรจะถือเป็น 2.01 ล้าน ซึ่งกำหนดความต้องการอาหาร หากหนึ่ง com - pares สถานการณ์ 1 สถานการณ์ที่ 2 และ 3 เงินอุดหนุนจะยกไป 3000 และ 4000 อัตราเข้มข้นได้ ob-บริการ อย่างไรก็ตาม เกษตรอินทรีย์จำนวนสังเกตตรงที่ไม่ไกลที่ต้องการ หมายความ ว่า เงินอุดหนุนเพียงอย่างเดียวไม่สามารถพอที่จะบรรลุความเข้มการแปลงมากขึ้น ใน SC4 sce nario ผลกระทบของการลดค่า ''สัมประสิทธิ์ของอาหาร de-mand'' ถือว่า SC4 แสดงถึงอิทธิพลของการใช้ความต้องการอาหารลดลง ซึ่งมีอิทธิพลต่อราคา และการแปลงที่มีอิทธิพลเชิงบวก นี่คือเนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่าราคาของคอน ventional อาหารต้องลด เป็นผลในการเพิ่มแรงจูงใจสำหรับแปลงเกษตรอินทรีย์ ถ้าหนึ่งลดลง ''ค่าสัมประสิทธิ์ของความต้องการอาหาร '', อัตราส่วนการหน่วงเวลา demand/supply จะดีกว่า มีอิทธิพลต่อความต้องการมากขึ้นสำหรับผลิตภัณฑ์เกษตรอินทรีย์ ในการเปิดนี้จะชดเชยต่ำ ''อุดหนุน '' และให้การแปลงสูงสุดเพื่อให้ห่างไกล SC4 ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเรื่อง-ing การตอบสนองของระบบและค่าขีดจำกัดของเกษตรอินทรีย์ ซึ่งเป็นประมาณ 17,000 นี้จะหมายความ ว่า ทางเลือกทางการเมืองอยู่จะไป เพิ่มความต้องการผลิตภัณฑ์เกษตรอินทรีย์ โดยการลดตนเองจัด และให้เงินอุดหนุนจำนวนลาร์-เกอร์ อย่างไรก็ตาม นี้อาจจะมีความเสี่ยงในกรณีที่ราคาอาหารสูงขึ้น SC5 จะ เป็นสถานการณ์ SC4 แต่ กับ de-รอยอุดหนุนและการหน่วงเวลาที่เพิ่มขึ้นในองค์กรตนเองทรัพยากร ซึ่งตั้งอยู่ที่ 48 เดือนที่นี่เหมือนกัน นี้เป็นจริงมากขึ้นเนื่องจากการจัดตั้งเพื่อรองรับตัวเองใช้เวลา ผลคือว่า การเพิ่มขึ้นของจำนวนฟาร์มช้ามาก ซึ่งหมายความ ว่า มันเป็นสิ่งสำคัญมากเพื่อทำทรัพยากรสนับสนุนด้วยตนเองทำการเกษตรอินทรีย์เพื่อให้บรรลุอัตราแลกเปลี่ยนอย่างรวดเร็ว เพื่อวิเคราะห์อิทธิพลของการหน่วงเวลา SC6 พิจารณาลดการหน่วงเวลาของการสนับสนุน ac-ยวี่จาก 48 (SC5) 24 (SC6); อัตราการแปลงการเกษตรอินทรีย์เป็นที่สังเกตแล้ว SC6 แสดงผลกระทบของการลดความล่าช้าในการสร้างทรัพยากรสนับสนุนด้วยตนเองทั้งให้ผลตอบรับดีมาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์สถานการณ์เป็นเครื่องมือที่มีคุณภาพในการกำหนดนโยบายเชิงกลยุทธ์ SIS analy- ที่ช่วยให้นักวิจัยและผู้กำหนดนโยบายเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจและการวิเคราะห์อย่างเป็นระบบในปัจจัยหลักของธุรกิจหรือภาค (Zanoli et al. 2012) ตารางที่ 2 แสดงค่าพารามิเตอร์สำหรับสถานการณ์เก้าดำเนินการในการพัฒนารูปแบบการเปลี่ยนแปลงระบบ เซลล์สีเทาหมายถึงความแตกต่างในการป้อนพารามิเตอร์จากสถานการณ์ก่อนหน้านี้ SC1 เป็นสถานการณ์ที่เริ่มต้นซึ่งในจำนวนเงินเริ่มต้นของเงินอุดหนุนที่ให้ปี 2000 คือว่ามีทรัพยากรเพียงพอที่จัดไว้ให้โดยเงินอุดหนุนเพื่อสนับสนุน 2,000 ฟาร์มอินทรีย์ มะเดื่อ. 5 แสดงผลของการจำลองเก้า iOS scenar- ที่แตกต่างกันสำหรับช่วงเวลาของ 120 เดือนเกินกว่าปี 2010 ถึงปี 2020 มันเกือบจะเป็นที่แน่นอนว่าพารามิเตอร์จะไม่คงที่สำหรับการดังกล่าวเป็นระยะเวลานาน; แต่การจำลองระยะยาวให้ตอบสนองของระบบชัดเจนมากขึ้น หนึ่งใน Ings find- สำคัญมากขึ้นคือว่าระบบมีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงในความต้องการ ใน narios Sce- 7 และ 8 ซึ่งในประชากรที่มีการเปลี่ยนแปลงได้โดยเพียงแค่ 100,000 แปลงเกษตรอินทรีย์อาจทำให้เกิดอันตรายเนื่องจากความต้องการเพิ่มขึ้น ว่า '' โปรโมชั่นปัจจัย '' หมายถึงนโยบายในการส่งเสริมการเกษตรเป็นสีส้ม Ganic และทรัพยากรขององค์กรตัวเอง นี้จะหมายถึงการพัฒนาของตลาดอินทรีย์การเกษตรการผลิตเป็นต้นซึ่งจะนำไปสู่ความต้องการที่ดีกว่า ค่านี้จะถูกตั้งค่าเริ่มต้น 0.8 ซึ่งหมายความว่าแต่ละฟาร์มเกษตรอินทรีย์ใหม่ยกแหล่งที่มาอีกครั้ง (ไม่เพียง แต่ทางการเงิน) 0.8 ฟาร์มอินทรีย์เพิ่มเติมโดยไอเอ็นจี Add- เช่นการพัฒนาที่ดีขึ้นของตลาดอินทรีย์และการผลิต '' ความล่าช้า '' หมายถึงจำนวนเดือนที่จำเป็นเพื่อที่จะแจกจ่ายผลกระทบของทรัพยากรการสนับสนุนเพิ่มเติมเข้าสู่ระบบ เราพิจารณาในขั้นต้นว่าความล่าช้านี้คือ 12 เดือน มะเดื่อ. 5 เครื่องหมายตอบสนองของสถานการณ์แรก SC1 '' ค่าสัมประสิทธิ์ของความต้องการอาหาร '' หมายถึงสัดส่วนโดยที่ประเทศควรจะเป็นตัวที่เพียงพอเกี่ยวกับการจัดหาอาหาร การทำเหมืองแร่ปัจจัยนี้ยับยั้งความต้องการอาหารของ 1.3 จะยกตัวอย่างเช่นหมายความว่าการผลิตอาหารที่ต้องการควรจะเป็น 30% สูงกว่าการผลิตปกติ (การผลิตอาหารสำหรับประชากรทั้งหมด) ค่าสัมประสิทธิ์ของตัวเองอุปทานจะเป็นตัวกำหนดความต้องการที่ยังขึ้นอยู่กับการผลิตทั้งภาคเกษตร นี่ก็เป็นสิ่งสำคัญว่าในกรณีของราคาที่สูงกว่ากำลังการผลิตอาหารจะมีบทบาทที่สำคัญและมีผลต่อการเปลี่ยนเชิงลบที่เป็นไปได้ (กลับไปทำการเกษตรแบบเดิม) จำนวนประชากรที่จะถือเป็น 2,010,000 ซึ่งเป็นตัวกำหนดความต้องการอาหาร หากหนึ่งสั่ง pares กรณีที่ 1 สถานการณ์ที่ 2 และ 3 ซึ่งในเงินอุดหนุนจะเพิ่มขึ้นถึง 3000 และ 4000 มากขึ้นอัตราการแปลงอย่างเข้มข้นมีหน้าที่สังเกต อย่างไรก็ตามจำนวนสังเกตของเกษตรอินทรีย์ยังคงห่างไกลจากความต้องการที่มีความหมายว่าเงินอุดหนุนเพียงอย่างเดียวอาจจะไม่เพียงพอที่จะบรรลุความเข้มแปลงมากขึ้น ใน SC4 nario sce- ผลกระทบของการลดลง '' ค่าสัมประสิทธิ์ของอาหาร de- คำสั่ง '' ถือว่าเป็น SC4 แสดงให้เห็นถึงอิทธิพลของความต้องการอาหารที่ลดลงที่มีอิทธิพลต่อราคาและบวกที่มีอิทธิพลต่อการแปลง เพราะนี่คือความจริงที่ว่าราคาอาหาร ventional งจะลดลงส่งผลให้การเพิ่มแรงจูงใจสำหรับการแปลงเกษตรอินทรีย์ หากหนึ่งลดลง '' ค่าสัมประสิทธิ์ของความต้องการอาหาร '' อัตราส่วนอุปสงค์ / อุปทานล่าช้าจะดีกว่าที่มีอิทธิพลต่อความต้องการมากขึ้นสำหรับผลิตภัณฑ์เกษตรอินทรีย์ นี้จะเปิดชดเชยการลดลง '' เงินอุดหนุน '' และให้การแปลงสูงสุดเพื่อให้ห่างไกล SC4 ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด regard- ไอเอ็นจีการตอบสนองของระบบและค่าขีด จำกัด ของเกษตรอินทรีย์ซึ่งจะอยู่ที่ประมาณ 17,000 นี้จะหมายความว่าทางเลือกทางการเมืองจะเพิ่มความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์เกษตรอินทรีย์โดยการลดอุปทานตนเองและการให้บริการเป็นจำนวนเงินที่ร็อคกี้ lar- ของเงินอุดหนุน แต่นี้อาจจะมีความเสี่ยงในกรณีที่ราคาอาหารที่สูงขึ้น sc5 เป็นเช่นเดียวกับสถานการณ์ SC4 แต่มีรอยพับ de- เงินอุดหนุนและความล่าช้าที่เพิ่มขึ้นในการจัดการตนเองของทรัพยากรซึ่งเป็นที่นี่ตั้ง 48 เดือน นี้เป็นจริงมากขึ้นเพราะสถานประกอบการของทรัพยากรที่ตนเองสนับสนุนต้องใช้เวลา ผลที่ตามมาก็คือการเพิ่มจำนวนของฟาร์มจะช้ามาก ซึ่งหมายความว่ามันเป็นสิ่งสำคัญมากที่จะได้อย่างรวดเร็วสร้างทรัพยากรสนับสนุนตนเองสำหรับการทำเกษตรอินทรีย์เพื่อให้บรรลุอัตราการแปลงอย่างรวดเร็ว เพื่อวิเคราะห์อิทธิพลของความล่าช้าที่ SC6 พิจารณาการลดลงของความล่าช้าในการสนับสนุนทั้งนี้ทําจาก 48 (sc5) ถึง 24 (SC6 บริการ); อัตราการแปลงที่สูงขึ้นเพื่อการทำเกษตรอินทรีย์เป็นที่สังเกตแล้ว SC6 แสดงให้เห็นถึงผลกระทบของการลดความล่าช้าในการสร้างทรัพยากรสนับสนุนตนเองกับการให้การตอบสนองที่ดีมากที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์สถานการณ์เป็นเครื่องมือเชิงนโยบาย - ยุทธศาสตร์ส่วนพี่ที่ช่วยให้นักวิจัย และนโยบายเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ และการวิเคราะห์ระบบของตัวแปรหลักของธุรกิจหรือภาค ( zanoli et al . 2012 ) ตารางที่ 2 แสดงพารามิเตอร์สำหรับ 9 โครงการปฏิบัติในการพัฒนาพลวัตของระบบจำลอง เซลล์สีเทาแสดงถึงความแตกต่างในการป้อนพารามิเตอร์จากสถานการณ์ก่อนหน้านี้ SC1 เป็นสถานการณ์เริ่มต้นที่ปริมาณเริ่มต้นของเงินช่วยเหลือให้ 2000 เช่นว่า มีทรัพยากรที่เพียงพอ โดยเงินอุดหนุนเพื่อสนับสนุน 2000 อินทรีย์ฟาร์ม รูปที่ 5 แสดงผลของเก้าที่แตกต่างกัน scenar จำลอง - iOS เพื่อเวลา 120 เดือนเกินปี 2010 ถึง 2020 มันเกือบจะแน่ใจว่าค่าจะไม่คงที่มานานมาก แต่ยิ่งวิ่ง มีการจำลองระบบการตอบสนองเห็นได้ชัดมากขึ้น หนึ่งยิ่งน่าค้นหา - ings คือระบบจะไวต่อการเปลี่ยนแปลงในความต้องการ ใน SCE - narios 7 และ 8 ซึ่งในประชากรมีการเปลี่ยนแปลง โดย 100000 , แปลงเกษตรอินทรีย์อาจเป็นอันตรายเนื่องจากมีความต้องการที่เพิ่มขึ้น . ' 'promotion ปัจจัย ' ' แสดงถึงนโยบายส่งเสริมการเกษตรหรือ - ganic ตนเององค์การและทรัพยากร นี้จะหมายถึง การพัฒนาเกษตรอินทรีย์ การตลาด การผลิต ฯลฯ ซึ่งจะส่งผลดีต่อความต้องการ ค่านี้จะถูกตั้งค่าเริ่มต้นที่ 0.8 ซึ่งหมายความว่าแต่ละใหม่อินทรีย์ฟาร์มเพิ่มอีก - แหล่งที่มาทางการเงิน ( ไม่เพียงแต่ ) 0.8 เพิ่มเติมอินทรีย์ฟาร์มโดยเติม - ing เช่น เพื่อการพัฒนาที่ดีขึ้นของตลาดอินทรีย์และการผลิต ' 'delay ' ' เป็นจำนวนเดือนที่ต้องการเพื่อกระจายผลของทรัพยากรสนับสนุนเพิ่มเติมลงในระบบ เราพิจารณาเริ่มต้นที่ล่าช้า คือ 12 เดือน ภาพที่ 5 เป็นคำตอบของสถานการณ์ , ก่อน SC1 . ' 'coefficient อาหารความต้องการ ' ' แสดงถึงสัดส่วนที่ประเทศควรจะพอเพียงเกี่ยวกับอาหาร . ปัจจัยนี้เป็นอุปสรรค - เหมืองอาหารความต้องการของ 1.3 , ตัวอย่างเช่น , หมายความว่าอาหารที่ต้องการผลิตควร 30% สูงกว่า produc tion - ปกติ ( ผลิตอาหารสำหรับประชากรทั้งหมด ) สัมประสิทธิ์ของตนเองในการจัดหากำหนดความต้องการ ซึ่งก็ขึ้นอยู่กับการผลิตทั้งภาคเกษตร ที่นี่ มันเป็นสิ่งสำคัญว่าในกรณีของราคาที่สูงขึ้น , การผลิตอาหารจะมีบทบาทสำคัญและมีอิทธิพลเชิงลบที่เป็นไปได้เปลี่ยน ( กลับไปทำนาแบบเดิม ) ประชากรถือว่าเป็น 2.01 ล้านบาท ซึ่งจะกำหนดความต้องการอาหาร ถ้า com - หยุดนะ ฉาก 1 ฉากที่ 2 และ 3 ซึ่งในการอุดหนุนมีขึ้นถึง 3000 และ 4000 , อัตราการแปลงเข้มข้นมากขึ้นเป็น OB - เสิร์ฟ อย่างไรก็ตาม พบว่าจำนวนของฟาร์มเกษตรอินทรีย์ ยังห่างไกลจากที่ที่ต้องการ หมายความว่าเงินอุดหนุนเพียงอย่างเดียวอาจจะไม่เพียงพอที่จะบรรลุการแปลงความเข้มมากขึ้น ใน SCE - nario sc4 , ผลกระทบของการลด ' 'coefficient อาหาร de - ชาย ' ' ถือว่า sc4 แสดงถึงอิทธิพลของความต้องการอาหารลดลง ซึ่งมีผลต่อราคาบวกอิทธิพลและการแปลง เนื่องจากราคาของคอน - อาหาร ventional จะลดลง ทำให้แรงจูงใจเพิ่มขึ้นสำหรับแปลงเกษตรอินทรีย์ ถ้าลดอาหาร ' ' ' 'coefficient ความต้องการ , อุปสงค์ / อุปทานอัตราหน่วงเวลาจะดีกว่า มีอิทธิพลต่อความต้องการมากขึ้นสำหรับผลิตภัณฑ์เกษตรอินทรีย์ นี้จะชดเชยการลด ' 'subsidies ' ' และให้การแปลงสูงสุดเพื่อให้ห่างไกล การ sc4 ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเกี่ยวกับอุตสาหกรรมการตอบสนองของระบบและการกำหนดคุณค่าของเกษตรอินทรีย์ ซึ่งจะอยู่ที่ประมาณ 17 , 000 . นี้จะหมายความว่าทางเลือกทางการเมืองที่ถูกต้องจะเพิ่มความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์เกษตรอินทรีย์ โดยการจัดหาและให้บริการด้วยตนเอง Lar - Ger จำนวนเงินอุดหนุน อย่างไรก็ตาม อาจมีความเสี่ยงในกรณีที่ราคาอาหารสูงขึ้น sc5 เหมือนกับ sc4 สถานการณ์ , แต่กับเดอ - รอยพับและความล่าช้าในการอุดหนุนเพิ่มขึ้นตนเอง องค์กรของทรัพยากร ซึ่งที่นี่มีตั้ง 48 เดือน นี้เป็นจริงมากขึ้นเพราะการจัดตั้งแหล่งเลี้ยงตัวเองได้ ต้องใช้เวลา ผลก็คือการเพิ่มจำนวนของฟาร์มจะช้ากว่ามาก ซึ่งหมายความว่ามันเป็นสิ่งสำคัญมากที่จะได้อย่างรวดเร็วสร้างทรัพยากรสนับสนุนตนเองสำหรับการทำเกษตรอินทรีย์ เพื่อให้บรรลุอัตราการแปลงอย่างรวดเร็ว เพื่อศึกษาอิทธิพลของการหน่วงเวลา sc6 พิจารณาลดความล่าช้าของสนับสนุน AC - tions จาก 48 ( sc5 ) 24 ( sc6 ) ; สูงกว่าอัตราการแปลงเพื่อเกษตรอินทรีย์ แล้วสังเกต sc6 แสดงให้เห็นผลกระทบของการลดความล่าช้าในการสร้างทรัพยากรที่สนับสนุนตนเองให้ตอบสนองได้ดีมาก